Traitement d`images, TP1 Manipulations d`images en Matlab

Traitement d’images, TP1
Manipulations d’images en Matlab
ENSEEIHT 2EN
http://oberlin.perso.enseeiht.fr/teaching.html
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1.1
Fonctionnement des TPs
Contenu, plan des séances
8 séances sont prévues, de 1h30 chacune :
6 TPs pour pratiquer le TI en matlab, et implémenter certaines des techniques vues en
cours :
· TP1 : le TI en Matlab
· TP2 : transformée de Fourier et applications
· TP3 : restauration
· TP4 : approximation
· TP5 : segmentation
· TP6 : contours
Les deux dernières séances seront consacrées à un TP applicatif qui sera noté.
1.2
Organisation
Les énoncés de TP décrivent le travail à effectuer. Pour gagner du temps il est conseillé de
se mettre en binôme, mais attention à bien travailler ensemble. Des exercices sont proposés tout
au long du TP, ils consistent le plus souvent à implémenter un algorithme et le tester sur une ou
plusieurs images. Je vous conseille de conserver soigneusement le code développé pour chaque
exercice (dans un fichier séparé), et de le commenter proprement : ça vous sera utile pour le TP
noté. N’hésitez pas non plus à prendre des notes, ça sera utile pour le TP noté et pour réviser
l’examen.
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2.1
Matlab pour le traitement d’images
Lecture et écriture
Commençons par les commandes de base qui permettent la manipulation d’images en
Matlab. Cette partie présente les principales, mais n’hésitez pas à compléter en consultant
l’aide ! Téléchargez un dossier d’images test disponible à http://oberlin.perso.enseeiht.
fr/cours/images_TP1.zip, puis lire une image couleur et l’afficher en exécutant :
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f = imread ( ’ f l e u r . png ’ ) ; n = s i z e ( f , 1 ) ;
figure ;
f1 = cat (3 , f ( : , : , 1 ) , zeros (n) , zeros (n) ) ;
f2 = cat (3 , zeros (n) , f ( : , : , 2 ) , zeros (n) ) ;
f3 = cat (3 , zeros (n) , zeros (n) , f ( : , : , 3 ) ) ;
s u b p l o t ( 2 , 2 , 1 ) ; imshow ( f ) ; t i t l e ( ’ image f l e u r ’ ) ;
s u b p l o t ( 2 , 2 , 2 ) ; imshow ( f 1 ) ; t i t l e ( ’ composante r o u g e ’ ) ;
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s u b p l o t ( 2 , 2 , 3 ) ; imshow ( f 2 ) ; t i t l e ( ’ composante v e r t e ’ ) ;
s u b p l o t ( 2 , 2 , 4 ) ; imshow ( f 3 ) ; t i t l e ( ’ composante b l e u e ’ ) ;
2.2
Exploration de l’image
Exercice 1
Que valent les valeurs des trois composantes pour le pixel (245, 50) ? On peut obtenir
cette valeur directement par inspection du tableau f, ou bien sur la figure avec l’outil
datacursor. Tester les deux méthodes. Zoomer sur une partir de l’image : que remarquet-on ?
Tracez des coupes de l’intensité de l’image avec improfile. Que peut-on dire (qualitativement) quant à la régularité de l’image ?
Générez une image binaire où l’on met à 1 les valeurs pour lesquelles la composante R
est prépondérante. Faites de même pour les autres composantes, et afficher le résultat.
Créer à présent une version en niveau de gris, et la sauvegarder dans un fichier (utiliser
rgb2gray et imwrite).
2.3
Quelques transformations géométriques
La Toolbox Image processing de Matlab inclut des transformations géométriques comme la
rotation ou le changement d’échelle (interpolation).
Exercice 2
À partir de l’image fleur_modif.png, reconstruire approximativement l’image de
départ en vous servant des fonctions imresize, imcrop et imrotate. Pourquoi oberve-t-on
une perte de qualité ?
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Manipulations d’histogramme
3.1
Contraste
On va modifier le contraste d’une image, défini comme l’écart type. Attention, lorsqu’on
manipule les valeurs de niveau de gris, on doit convertir les valeurs uint8 en double. On fera
également attention à la conversion et au “scaling” lors de l’affichage. Exécutez les commandes
suivantes, et expliquez la différence d’affichage pour les 2 dernières images :
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f = d o u b l e ( imread ( ’ lena_gray . t i f ’ ) ) ;
f 2 = f + 0 . 5 ∗ ( f −mean ( f ( : ) ) ) ; % augmentation du c o n t r a s t e f a c t e u r 1 . 5
f i g u r e ( ) ; imshow ( u i n t 8 ( f ) ) ;
f i g u r e ( ) ; imshow ( u i n t 8 ( f 2 ) ) ;
f i g u r e ( ) ; imshow ( f 2 , [ ] ) ;
Exercice 3
Écrire une fonction modif_contraste(f,new_mean,new_std) qui retourne l’image f
en modifiant sa moyenne et son écart-type (contraste).
Chargez et visualisez les 2 images IRM1.jpg et IRM2.jpg correspondant à une coupe
IRM d’un patient atteint de sclérose en plaque, les 2 IRMs ayant été effectuées à 3 mois
d’intervalle. Pour faciliter l’analyse de ces images et de l’évolution sous-jacente il peut
être intéressant de visualiser la valeur absolue de la différence des 2 images. Essayez.
Quel problème rencontre-t-on ? Proposez une solution pour améliorer le résultat.
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3.2
Égalisation d’histogramme
On calcule et visualise l’histogramme d’une image en nuances de gris avec la commande hist.
L’histogramme est un outil simple pour ajuster la dynamique d’une image, c’est-à-dire la distribution des niveaux de gris. Comme on l’a vu en cours, on peut facilement modifier l’histogramme
d’une image pour qu’il ressemble à une distribution donnée, en utilisant l’histogramme cumulé
(qu’on calcule avec la commande cumsum).
Exercice 4
Implémentez les fonctions suivantes, et les tester avec l’image rock_uneq.ppm.
g = egalise(f) retourne l’image g, version égalisée de f.
g = transfert(f,p) retourne l’image g, version modifiée de f ayant le même histogramme
que p.
3.3
Cas des images couleurs
On s’intéresse ici au traitement par histogramme d’images couleurs.
Exercice 5
Bonus Peut-on généraliser l’égalisation d’histogramme au cas d’une image couleur ?
Proposez une façon de contourner le problème. Testez cette technique sur l’image mandrill.bmp.
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